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题名基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法
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作者
赵海丽
许修常
潘宇航
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机构
长春理工大学电子信息工程学院
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出处
《兵工学报》
北大核心
2025年第4期101-111,共11页
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基金
吉林省科技厅科技攻关项目(20210201092GX)。
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文摘
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。
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关键词
车辆检测
YOLOv7-tiny算法
深度强力残差卷积块
轻量级高效层聚合网络模块
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Keywords
vehicle detection
YOLOv7-tiny algorithm
deep powerful residual convolutional block
efficient layer aggregation network-tiny module
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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